Der Aktionsplan für Künstliche Intelligenz der Türkei wurde bekannt gegeben: Eine neue Ära für Gesundheitsinformatik beginnt

Präsident Recep Tayyip Erdoğan gab im Rahmen des Türkischen KI-Gipfels, der im Rixos Tersane in Istanbul-Beyoğlu stattfand, den Aktionsplan für Künstliche Intelligenz der Türkei für den Zeitraum 2026-2030 bekannt.

Der neue Aktionsplan zielt darauf ab, KI-Technologien in vielen Sektoren, insbesondere in der öffentlichen Verwaltung, im Gesundheitswesen, in der Verteidigung, in der Landwirtschaft, in der Industrie, in der Bildung, in der Cybersicherheit und in der Dateninfrastruktur zu verbreiten.

Es wird erwartet, dass der Plan insbesondere im Hinblick auf Gesundheitsinformatik, HBYS, klinische Entscheidungshilfesysteme, Datensicherheit, nationale Datensätze und KI-gestützte öffentliche Dienstleistungen erhebliche Auswirkungen haben wird.

Der Aktionsplan für Künstliche Intelligenz basiert auf 4 Hauptachsen

Der veröffentlichte Aktionsplan wurde auf vier grundlegenden Achsen aufgebaut:

1. Erkennen
2. Nutzen
3. Produzieren
4. Verwalten

Diese Struktur zielt darauf ab, dass die Türkei nicht nur Künstliche Intelligenz nutzt, sondern auch ein Land ist, das mit Kapazitäten in den Bereichen Daten, Modelle, Infrastruktur, Regulierung und Anwendungsentwicklung produziert.

Der Gesundheitssektor gehört zu den priorisierten Bereichen

Im Aktionsplan wird der Gesundheitssektor als einer der priorisierten Anwendungsbereiche für KI-Technologien hervorgehoben.

In diesem Zusammenhang wird erwartet, dass die effektivere Nutzung von Gesundheitsdaten, die Freigabe öffentlicher Datensätze, die Entwicklung KI-gestützter Entscheidungsmechanismen und die Steigerung der digitalen Effizienz im Gesundheitswesen vorangetrieben werden.

Insbesondere in den folgenden Bereichen könnte die Transformation beschleunigt werden:

• KI-gestützte Analysen in HBYS und SBYS-Systemen
• Klinische Entscheidungshilfesysteme
• Interpretation von Radiologie-, Pathologie- und Laborergebnissen durch KI
• Patientenrisikobewertungssysteme
• Optimierung von Termin-, Auslastungs- und Ressourcenplanung
• Automatisierung der medizinischen Dokumentation
• Analytik zur operativen Effizienz in Gesundheitseinrichtungen
• Forschung und Modellentwicklung auf nationalen Gesundheitsdatensätzen

Mindestens 2.000 öffentliche Datensätze werden der Nationalen Datenbibliothek zugänglich gemacht

Im Rahmen des Plans wird angestrebt, mindestens 2.000 öffentliche Datensätze, insbesondere aus den Bereichen Gesundheit, Landwirtschaft, Verteidigung und E-Commerce, über die Nationale Datenbibliothek zugänglich zu machen.

Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung für die Gesundheitsinformatik. Denn der Erfolg von KI-Systemen hängt maßgeblich vom Zugang zu qualitativ hochwertigen, standardisierten und sicheren Datensätzen ab.

Anonymisierte Datensätze im Gesundheitsbereich könnten eine neue Forschungs- und Entwicklungsbasis für akademische Studien, Start-ups, HBYS-Unternehmen, medizinische KI-Entwickler und öffentliche Institutionen bieten.

Die kritischsten Punkte werden jedoch folgende sein:

• Anonymisierung persönlicher Gesundheitsdaten
• Einhaltung der KVKK
• Datenstandardisierung
• Verwendung von Gesundheitsdatenstandards wie HL7 / FHIR
• Klassifizierung von Datensätzen hinsichtlich klinischer Genauigkeit und Qualität
• Klärung der Zugangsmodelle für den öffentlichen und privaten Sektor

Öffentliche KI-Projekte werden budgetiert

Im Aktionsplan wird angestrebt, aus öffentlichen Investitionsprogrammen mindestens 2 % für KI-Projekte zu reservieren.

Dieses Ziel könnte neue Chancen für Projekte in der Gesundheitsinformatik schaffen. Es wird erwartet, dass KI-gestützte Anwendungen in öffentlichen Krankenhäusern, Stadtkrankenhäusern, Gesundheitsbehörden und zentralen Gesundheitsinformationssystemen stärker unterstützt werden.

Insbesondere in den folgenden Bereichen könnte ein Anstieg der öffentlichen Investitionen wahrscheinlich sein:

• KI-gestützte HBYS-Module
• Zentrale Plattformen für Gesundheitsdatenanalytik
• Intelligente Dienste in nationalen Gesundheitssystemen wie E-Nabız
• Kapazitäts- und Ressourcenmanagement in Krankenhäusern
• Digitale Triage-Systeme
• Entscheidungshilfen für Bildgebung und Laboranwendungen
• Infrastrukturen für Cybersicherheit und Datensicherheit

Die Kapazität der Rechenzentren wird bis 2030 auf 1 GW erhöht

Im Rahmen des Plans wird angestrebt, die installierte Rechenzentrumsleistung der Türkei bis 2030 auf mindestens 1 Gigawatt zu erhöhen.

Dieses Ziel hat strategische Bedeutung für das Training von KI-Modellen, die Verarbeitung großer Datenmengen, öffentliche Cloud-Infrastrukturen und die sichere Speicherung von Gesundheitsdaten.

Die Erhöhung der Rechenzentrums-Kapazität könnte in den folgenden Bereichen wirksam sein:

• Großflächige Verarbeitung von Gesundheitsdaten
• Stärkere Infrastruktur für Bildarchivierungssysteme
• Übergang von PACS, HBYS, LIS und RIS-Systemen zur Cloud-Architektur
• Schnelleres Arbeiten von KI-gestützten klinischen Analysen
• Stärkung der Katastrophenwiederherstellungs- und Backup-Kapazitäten
• Sicherere nationale Gesundheitsdatenarchitektur

Die Arbeiten an großen türkischen Sprachmodellen werden fortgesetzt

Im Aktionsplan wurde besonderes Augenmerk auf die Arbeiten an großen türkischen Sprachmodellen gelegt. Das von TÜBİTAK entwickelte Bilge, die großen Sprachmodellprojekte, die in Zusammenarbeit mit der T3-Stiftung und Baykar durchgeführt werden, sowie die großen Sprachmodellprojekte von HAVELSAN gehören zu den herausragenden Projekten in diesem Bereich.

Große türkische Sprachmodelle haben eine besondere Bedeutung für die Gesundheitsinformatik. Denn die Dokumente im Gesundheitsbereich, Patientenakten, Entlassungsberichte, Labornotizen, Radiologieberichte und klinische Texte werden größtenteils auf Türkisch erstellt.

Daher können auf Türkisch fokussierte Modelle in folgenden Bereichen eingesetzt werden:

• Zusammenfassung von Entlassungsberichten
• Klassifizierung klinischer Dokumente
• Extraktion von Informationen aus medizinischen Texten
• Zusammenfassung der Patientengeschichte
• Strukturierung von Arztnotizen
• Callcenter- und Patientenkommunikationsassistenten
• Abfragen in HBYS mit natürlicher Sprache
• Assistenten für die Interpretation von Gesundheitsvorschriften und SUT

10.000 fortgeschrittene KI-Experten werden ausgebildet

Im Rahmen des Plans wird angestrebt, 10.000 fortgeschrittene KI-Experten und 100.000 KI-Anwendungsprofis auszubilden.

Dieses Ziel bedeutet eine kritische Ressource für das Gesundheitsinformatik-Ökosystem. Denn um KI-Anwendungen in Krankenhäusern erfolgreich zu implementieren, sind nicht nur Softwareentwickler, sondern auch Datenanalysten, die mit Gesundheitsprozessen vertraut sind, klinische Prozessspezialisten, biomedizinische Ingenieure, HBYS-Experten und Cybersicherheitsspezialisten erforderlich.

In der kommenden Zeit wird erwartet, dass folgende Rollen in Gesundheitseinrichtungen sichtbarer werden:

• Gesundheitsdatenanalyst
• Klinischer KI-Experte
• HBYS-Integrationsspezialist
• Gesundheitsdatenarchitekt
• Medizinischer NLP-Experte
• Cybersicherheitsexperte im Gesundheitswesen
• Produktmanager für klinische Entscheidungshilfesysteme
• Projektmanager für digitale Gesundheit

KI-Gutscheine werden KMU zugängliche Technologien bereitstellen

Im Aktionsplan wird auch von einem Gutscheinmechanismus für Künstliche Intelligenz gesprochen, der KMUs den Zugang zu KI-Lösungen in priorisierten Bereichen wie Gesundheit, Energie und intelligenter Produktion erleichtert.

Diese Struktur könnte für Softwareunternehmen, die Gesundheitstechnologien entwickeln, von Bedeutung sein. Insbesondere KMUs, die HBYS, mobile Gesundheit, klinische Entscheidungshilfen, medizinische Bildanalyse, Patientenverfolgung, Terminoptimierung und digitale Krankenhauslösungen entwickeln, könnten von dieser Unterstützung profitieren.

Regulatorische Testumgebungen werden eingerichtet

Im Rahmen des Plans wird angestrebt, in mindestens 5 priorisierten Sektoren regulatorische Testumgebungen einzurichten.

Diese Bereiche werden es ermöglichen, KI-Lösungen in einer kontrollierten Umgebung zu testen. Sollte eine solche Struktur im Gesundheitssektor geschaffen werden, könnte es möglich sein, neue KI-Anwendungen hinsichtlich Sicherheit, Genauigkeit, Ethik und Regulierung zu testen, bevor sie in die klinische Praxis übergehen.

Regulatorische Testumgebungen im Gesundheitsbereich werden insbesondere in folgenden Bereichen von Bedeutung sein:

• Validierung klinischer Entscheidungshilfesysteme
• Test von medizinischen Bild-KIs
• Einhaltung der KVKK für Modelle, die Patientendaten verarbeiten
• Bewertung von Anwendungen, die als Software für medizinische Geräte gelten
• Sicherheitsprüfungen von KI-gestützten Diagnosesystemen
• Prozesse zur Bewertung algorithmischer Voreingenommenheit und Ethik im Gesundheitswesen

Was bedeutet das für das HBYS-Ökosystem?

Der Aktionsplan für Künstliche Intelligenz der Türkei zeigt, dass eine neue Wettbewerbsperiode für HBYS und den Gesundheitsinformatiksektor begonnen hat.

In den kommenden Jahren wird nicht mehr nur erwartet, dass HBYS-Systeme Daten erfassen, Rechnungen erstellen oder Patientenaufnahmeprozesse verwalten. Die neuen Generationen von HBYS-Plattformen müssen;

• Datenanalytik erzeugen können,
• KI-gestützte Empfehlungen anbieten können,
• Integriert mit klinischen Entscheidungshilfemechanismen arbeiten können,
• Einhaltung nationaler Datenstandards gewährleisten,
• Anforderungen an Cybersicherheit und Datenschutz erfüllen,
• Starke Integration mit Standards wie FHIR, HL7, DICOM ermöglichen,
• Auf API-Ebene mit öffentlichen und privaten Gesundheitssystemen kommunizieren können

werden.

Daher wird erwartet, dass HBYS-Unternehmen in der kommenden Zeit in ihren Produkt-Roadmaps mehr Platz für Künstliche Intelligenz, Datenmanagement, Integrationsstandards und Sicherheitsarchitekturen schaffen.

Fazit

Der Aktionsplan für Künstliche Intelligenz der Türkei ist nicht nur ein technologisches Visiondokument für die Gesundheitsinformatik, sondern bietet auch einen strategischen Transformationsrahmen, der Daten, Infrastruktur, Humankapital, Regulierung und öffentliche Investitionen zusammen betrachtet.

Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitssektor werden in der kommenden Zeit sichtbarer werden. HBYS, SBYS, PACS, LIS, RIS, E-Nabız, klinische Entscheidungshilfesysteme und digitale Krankenhauslösungen werden im Zentrum dieser Transformation stehen.

Der kritischste Erfolgsfaktor in diesem Prozess wird jedoch nicht nur die Nutzung von Künstlicher Intelligenz sein, sondern die Entwicklung sicherer, standardskonformer, überprüfbarer, ethischer und klinisch nützlicher KI-Systeme.